Putra et al, Analisis Perbandingan Algoritma… https://doi.org/10.35760/ik.2023.v28i2.8692

## ANALISIS PERBANDINGAN ALGORITMA PENGHAPUSAN NOISE IMAGE ENCHANCEMENT PADA CITRA ULTRASONOGRAFI
1 Theofilus Dewa A.R.Putra*, 2 Yosefina Finsensia Riti, 3 Dita Anggelia `1,2,3 Universitas Katolik Darma Cendika,
1,2,3 Jl. Dr. Ir. H. Soerkarno No. 201
1 theofilus.putra@student.ukdc.ac.id , 2 yosefina.riti@ukdc.ac.id , 3 dita.anggelia@student.ukdc.ac.id *) Penulis Korespondensi

## Abstrak
Ketika melakukan akuisisi citra ultrasonografi,sering kali terjadi gangguan dalam bentuk noise.  Hal  ini  tentunya  dapat  mengganggu  intepretasi  medis  yang  akurat.  Oleh  karena  itu dibutuhkan  penghapusan  noise  yang  efektif,yaitu  menggunakan  metode  point  processing  dan mask  processing.Algoritma  yang  disediakan  tentunya  bermacam-macam,dalam  penelitian  ini akan  dilakukan  analisis  perbandingan  algoritma  yang  efektif  untuk  menghapus  noise .Perbandingan  algorritma  dilakukan  antaranya  Contrast  Streching,Retinex,Median  Filter,dan High Pass Filter.  Setelah, hasil pengujian  dilakukan didapatkan bahwa metode Median Filter (Mask  Processing)  yang  terbukti  efektif  untuk  menghilangkan  noise,dengan  hasil  nilai  PSNR 35.50 dan MSE 18.64.
Kata Kunci : USG Kanker Payudara, Point Processing, Mask Processing, Noise, Python, OpenCV

## Abstract
When performing ultrasound image acquisition, interference often occurs in the form of noise. This of course can interfere with accurate medical interpretation. Therefore, effective noise removal is needed, namely using point processing and mask processing methods. Of course, the algorithms  provided  vary,  In  this  study,  a  comparative  analysis  of  effective  algorithms  for removing noise will be carried out. Comparison of algorithms is carried out including Contrast Streching, Retinex, Median Filter, and High Pass Filter. After the test results were carried out, it was found that the Median Filter (Mask Processing) method proved to be effective for removing noise, with a PSNR value of 35.50 and an MSE of 18.64.
Keywords : Breast Cancer USG, Point Processing, Mask Processing, Noise, Python, OpenCV

## PENDAHULUAN
Pada  saat  melakukan  akuisisi  citra ultrasonografi,  seringkali  terjadi  gangguan dalam  bentuk  noise.  Noise  ini  dapat mengurangi kualitas gambar dan mengganggu interpretasi  medis  yang  akurat.  Oleh  karena itu, diperlukan teknik penghapusan noise yang efektif untuk meningkatkan citra ultrasonografi [1]. Dalam analisis
perbandingan  algoritma  penghapusan noise image enhancement pada citra ultrasonografi, dapat digunakan metode point processing dan mask  processing .  Metode point  processing melibatkan  manipulasi  intensitas  piksel individu  dalam  citra  [2],  sementara  metode mask processing melibatkan penggunaan filter atau  masker  untuk  mengolah  piksel  dalam jendela  tertentu.  Dalam  metode point processing , dua teknik yang umum digunakan
adalah contrast stretching [3] dan retinex [4].
Contrast stretching bertujuan untuk meningkatkan kontras citra dengan meregangkan  rentang  intensitas  piksel  [5]. Teknik  ini  bekerja  dengan  mengidentifikasi nilai  intensitas  minimum  dan  maksimum dalam  citra,  kemudian  meregangkan  rentang intensitas piksel secara proporsional.
Metode ini efektif dalam meningkatkan kontras  citra  dan  mengurangi noise [1].
Sementara  itu,  metode  retinex  merupakan metode  pengolahan  citra  berdasarkan  prinsip yang meniru proses pengolahan citra di retina mata  manusia.  Retinex  memisahkan  citra menjadi komponen reflektansi dan pencahayaan, lalu mengkombinasikan kembali keduanya untuk menghasilkan citra yang lebih baik [6]. Metode ini mampu mengurangi noise serta meningkatkan kualitas citra ultrasonografi dengan meningkatkan
ketajaman  dan  kontras.  Di  sisi  lain,  metode mask  processing menggunakan  filter  atau masker untuk mengolah piksel dalam jendela tertentu.  Dua  teknik  yang  sering  digunakan adalah median  filter [7]  [8]dan high  pass filtering [9] [10]. Median filter bekerja dengan menggantikan nilai piksel yang terkena noise dengan  nilai  median  dari  piksel-piksel tetangganya  [11].  Teknik  ini  efektif  dalam menghilangkan noise tanpa  merusak  detail citra yang penting. High Pass filtering , di sisi lain,  menggunakan  filter  high  pass  untuk meningkatkan detail dan mengurangi komponen  rendah  frekuensi  dalam  citra.
Dengan  cara  ini, noise dapat  diredam sementara detail citra tetap dipertahankan .
Dalam  perbandingan  algoritma,  setiap metode  akan  dievaluasi  berdasarkan  kinerja mereka dalam menghilangkan noise pada citra USG payudara.
Parameter evaluasi yang umum digunakan  meliputi  ukuran  kesalahan  (error) antara citra hasil pemrosesan dengan citra asli, peningkatan kontras dan ketajaman citra, serta kejelasan  detail  citra  setelah  pengolahan. Dengan  melakukan  perbandingan  antara metode point  processing ( contrast  stretching dan  retinex)  dan  metode mask  processing (median  filter dan high  pass  filtering ),  dapat ditemukan  metode  yang  paling  efektif  dalam menghapus  noise  dan  meningkatkan  kualitas citra  USG.  Setelah  dilakukan  penelitian, ditemukan  bahwa  metode  terbaik  untuk menghapus noise pada  citra USG adalah median filter (Mask Processing) dengan nilai PSNR 35.50 dan MSE 18.64

## METODE PENELITIAN

## Data Uji
Citra  yang  digunakan  dalam  penelitian ini  merupakan  citra USG kanker  payudara berlabel  kanker  jinak  yang  diperoleh  dari database  Kaggle  [21].  Dataset  tersebut berjumlah  30  citra  dengan  ukuran  yang berbeda-beda,  oleh  karena  itu  citra  akan disesuaikan dengan ukuran 250x250.
Gambar 1. Gambar Citra Kanker Payudara

## Gambar 2. Diagram Alir penelitian

## Tahapan Penelitian
Penelitian ini dimulai dengan pencarian data  citra  USG  kanker  payudara  yang  akan digunakan  sebagai  sampel  data  uji  coba. Dengan  menggunakan  metode  yang  akan dibandingkan,  antara  lain  adalah Contrast Stretching, Metode Retinex , Median  filter, High Pass Filtering. Program yang digunakan
adalah Python dan Opencv ,  lalu  dilanjutkan dengan  kalkulasi  PSNR  dan  MSE.  Hasilnya akan  menunjukkan peningkatan kualitas citra dengan filter yang berbeda-beda. Penelitian ini merupakan uji experimental untuk
menghasilkan  gambar  dengan  kualitas  yang lebih baik.Proses  diagram alir dari penelitian ini dapat dilihat di Gambar 2.
Resize Citra
Resize atau Resizing merupakan suatu prosedur  yang  mengubah  dimensi  ukuran untuk  sebuah  gambar  dalam  piksel.  Dalam proses resizing, piksel  yang  membentuk gambar  dapat  dikurangi  atau  ditambahkan untuk  mencapai  perubahan  ukuran  yang diinginkan.  Tahapan  ini  dilakukan  untuk menjaga konsistensi dalam distribusi intensitas piksel,sehingga noise mudah diidentifikasi dan dihilangkan.  [12]. Resizing yang  digunakan untuk penelitian ini adalah 250x250.
Penambahan Noise
Noise merupakan  suatu  interferensi yang  timbul  akibat  pengolahan  data  digital pada  perangkat  penerima  gambar,  yang berdampak  pada  kualitas  citra.  Gangguan  ini terjadi  ketika  data  gambar  yang  diterima mengalami gangguan fisik, terutama dalam hal optik.  Dataset  yang  digunakan  secara  visual tidak  terdeteksi  adanya noise ,  sehingga diperlukan penambahan noise pada penelitian ini, diantaranya adalah Salt and Pepper Noise , Gaussian Noise , dan Speckle Noise .
Denoising
Denoising merupakan  metode  yang sering  digunakan  untuk  mengatasi  atau
mengurangi  noise  pada  sebuah  citra. Denoising memiliki
tujuan untuk
meningkatkan  tampilan  visual  citra  dengan memaksimalkan informasi yang terkandung di dalamnya.
Terdapat  berbagai  algoritma  yang dapat  digunakan  untuk  melakukan denoising , salah  satunya  adalah filtering .  Dalam penelitian  ini,  algoritma filtering yang digunakan meliputi Point Processing
( Contrast  Stretching dan  Metode  Retinex) serta Mask  Filtering ( Median  Filtering dan High Pass Filtering ).

## Point Processing
Point  Processing merupakan  metode yang  melibatkan  manipulasi  intensitas  piksel individu  dalam  citra,  yang  artinya  prosesnya ini bergantung melalui nilai intensitas keabuan (gray  level)  dari  satu  pixel,  tidak  bergantung lewat  pixel  lain  yang  ada  di  sekitarnya  [2]. Beberapa metode yang sering digunakan ialah Contrast Stretching [3],
Metode  Retinex  [4], Grayscale [6], dan  Negasi  [12].  Dalam  penelitian  ini  hanya membandingkan  2  metode  dari  po int processing yaitu Contrast  Stretching dan Metode Retinex.
Gambar 3. Resize Citra Kanker Payudara

## Contrast Stretching
Contrast stretching
merupakan metode  yang  digunakan  untuk  memperoleh suatu  citra  baru  f0(x,  y),  untuk  memperoleh kontras yang lebih baik dibandingkan dengan citra  asli  fi(x,  y).  Ide  utama  dari contrast stretching ialah  meningkatkan  rentang kecerahan sehingga dinamis, yang
berbepengaruh  pada  nilai  grayscale  pada gambar  citra  yang  diuji  selama  tahap pemrosesan  [3]  [13]  .    Berikut  rumus  dari metode Contrast Stretching [3] :
a. untuk 0 ≤ f i ( x,y ) < A 1 , maka f 0
(x,y)= f i (x,y) !" #"
(1)
b. untuk  A 1 ≤ f i ( x,y ) < A 2 , maka f 0 (x,y)= B 1 + (f i (x,y) - A 1 ) !%&!" #%&#"
(2)
c. untuk  A 2 ≤ f i ( x,y ) < 255 , maka f 0
(x,y)= B 1 + (f i (x,y) - A 2 ) %''&!% %''&#% (3)

## Metode Retinex
Metode  Retinex  merupakan  metode pengoreksi  dan  penghapusan  pada  citra  yang paling baik dan menjadi acuan dalam berbagai bidang  terutama  bidang  eletronik[14].  Sering berkembangnya  algoritma  ini  ditemukan  lah metode MultiScale    Retinex (MSR)  yang merupakan  pengembangan  dari  gaussian  dan menghasilkan output sebagai berikut [15] : R MSR = 𝛴 W n R ni (4)
Dimana  i  =  1  hingga  n,  n  merupakan  nilai jumlah  skala,  R ni adalah  komponen  ke-i  dari skala ke-n, R MSR serta W n merupakan berat atau bobot  yang  berkaitan  dengan  skala  n.  Pada MSR fungsi surround diberikan oleh F n (x,y) = K exp (-r 2 /C n 2 ) (5)

## Mask Processing
Mask  Processing merupakan  operasi terhadap suatu jendela ketetanggaan pada citra untuk mengurangi tingkat noise dan kesalahan perawatan  citra  [16].  Beberapa  metode  yang digunakan  adalah Median  Filter [7][8], High Pass  Filter [9][10],  Algoritma Wiener [7],
Sobel , Prewitt , Canny [11].

## Median Filtering
Metode  filter  median  adalah  suatu teknik  penghalusan  yang  dikembangkan  oleh Profesor  John  Tukey  dan  digunakan  untuk mengurangi  noise  atau  gangguan  pada  citra. Metode ini termasuk dalam kategori filter non- linear  karena  tidak  melibatkan  operasi konvolusi [17].  Dalam  operasi  non-linear  ini, nilai  intensitas  sekelompok  piksel  diurutkan dan  nilai  piksel  yang  sedang  diproses digantikan dengan nilai tertentu. Filter Median merupakan  salah  satu  jenis  filter  order- statistics yang paling terkenal. Berikut rumus dari metode Median Filter [17] :
f (x, y) = median {g (s,t)}
(s,t)∈Sxy (6)

## High Pass Filtering
Filtering  high-pass  digunakan  untuk memperjelas  citra  dengan  mengurangi komponen frekuensi rendah tanpa mempengaruhi informasi frekuensi tinggi dari transformasi  Fourier.  Hlp(u,v)  adalah  fungsi dari  filter  low-pass  yang  terkait.  Highpass Filter yang ideal (IHPF) adalah kebalikan dari Ideal Low  Pass  Filtering [18].  IHPF memberikan  nilai  0  pada  semua  gelombang frekuensi dalam area lingkaran dengan radius
D0 ketika dilewatkan, sambil mempertahankan semua gelombang frekuensi yang dilakukan di luar area lingkaran. Berikut ini adalah rumus untuk HPF. [19]. H(u,v) = 0 if D (u,v)≤ Do (7)
1 if D (u,v)>Do
H (u,v) : fungsi filter D0 : konstanta positif (cutoff frekuensi)/titik pusat transformasi D(u,v): jarak antara titik (u,v) dalam domain frekuensi dan pusat persegi panjang frekuensi.

## Parameter Pengukuran
Pengukuran  peningkatan  kualitas  pada sebuah  citra  dapat  menggunakan  MSE  dan PSNR. MSE bekerja dengan cara menghitung nilai error, sedangkan PSNR  bekerja dengan cara  menghitung  sinyal  dari  noisenya.  Oleh karena  itu  dalam  penelitian  ini  akan menggunakan  MSE  dan  PSNR  untuk mengukur  seberapa  baik  metode Contrast Stretching , Metode Retinex, Median Filtering , dan High  pass  Filtering dalam  penghapusan noise, baik Salt  and  Pepper  noise , Gaussian Noise , dan Speckle Noise .
MSE (Mean Square Error)
MSE  ( Mean  Square  Error ),  merupakan  hasil sigma dari total error yang terjadi antara citra hasil filter dengan citra asli. Perhitungan MSE yang menggunakan persamaan berikut [20]:
MSE = 1 )*+ ∑ ) -. 1 ∑ + /. 1 (( f a (i,j) - f b (i,j)) 2
(8)
M dan N merupakan ukuran panjang dan lebar pada citra. Sehingga dapat disimpulkan bahwa semakin  kecil  nilai  MSE  sebuah  citra  , semakin bagus hasil peningkatan kualitasnya. f a (i,j) = nilai dari intensitas citra di titik (i,j) citra asli f b (i,j) = nilai intensitas citra di titik (i,j) setelah kualitas ditingkatkan
Artinya,terjadi peningkatan kualitas citra yang mirip dengan kualitas citra aslinya.
PSNR (Peak Signal to Noise Ratio)
PSNR  ( Peak  Signal  to  Noise  Ratio ) bekerja  dengan  cara  menghitung  sinyal  dari noisenya. Beikut  merupakan  persamaan  yang dapat  digunakan  untuk  menghitung  nilai PSNR [13]:
PSNR = 20 log 10 255 )01 (9)
Semakin besar nilai PSNR pada sebuah citra,maka  hasil  peningkatan  kualitasnya semakin  mendekati  citra  aslinya.  Sebaliknya, semakin  kecil  nilai  PSNR  pada  sebuah  citra maka makin jelek kualitas citranya.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Penambahan Noise
Dataset  yang  diberikan  secara  visual tidak  memiliki noise ,  sehingga  dilakukan penambahan  noise  diantara Salt  and  Pepper Noise , Gaussian  Noise , Speckle  Noise diperlukan sebagai objek penelitian.
Tabel 1. Penambahan noise
a. Salt and Pepper Noise b. Gaussian Noise  c. Speckle Noise Tabel 2. Denoising Contrast Stretching
a. Salt and Pepper Noise
b. Gaussian Noise   c. Speckle Noise Tabel 3 . Denoising Retinex Salt and Pepper Noise a. Gaussian Noise b. Speckle Noise Tabel 4. Denoising Median
a. Salt and Pepper Noise b. Gaussian Noise c.   Speckle Noise

## Hasil Denoising
Berikut  dibawah  ini  tabel  citra    hasil denoising  menggunakan  metode  Contrast Stretching,untuk mengurangi noise yang telah ditambahkan.  Pada  Tabel  2.  secara  visual menunjukkan  bahwa    metode  Contrast Stretching  efektif  untuk  menghapus  Salt  and Pepper  Noise  dibandingkan  Gaussian  Noise dan Speckle Noise. Berikut dibawah ini tabel citra    hasil  denoising  menggunakan  metode Retinex,untuk  mengurangi  noise  yang  telah ditambahkan.
Pada Tabel 3. secara visual menunjukkan  bahwa    metode  Retinex  efektif untuk  menghapus  Salt  and  Pepper  Noise, untuk  Gaussian  Noise  dan  Speckle  Noise hanya  ada  sedikit  denosing  yang  terjadi sehingga terdapat noise yang tersisa.
Berikut  dibawah  ini  tabel  citra    hasil denoising  menggunakan  metode  median filter,untuk  mengurangi  noise  yang  telah ditambahkan.  Pada  Tabel  4.  secara  visual menunjukkan  bahwa  metode  Median  Filter efektif  untuk  menghapus  Salt  and  Pepper
Noise  dibandingkan  Gaussian  Noise  dan Speckle Noise Berikut dibawah ini tabel citra hasil denoising menggunakan metode Highpass  filtering,untuk  mengurangi  noise yang telah ditambahkan. Pada Tabel 5. secara visual  menunjukkan  bahwa  metode  Highpass Filter efektif untuk menghapus Gaussian Noise dibandingkan  Salt  and  Pepper  Noise  dan Speckle Noise

## Hasil Pengukuran
Tabel  6  merupakan  tabel  nilai  hasil denoising pada citra yang diukur dengan MSE dan  PNSR.  Berdasarkan  Tabel  6.  Citra  yang memiliki  nilai  MSE yang  paling kecil  adalah citra  yang  mendekati  citra  aslinya  .  Setelah dilakukan  penilaian  MSE  pada  penelitian  ini, ditemukan bahwa  metode Contrast Stretching efektif  untuk  menghapus Salt  and  Pepper Noise dengan  nilai  MSE  2.07,  metode Highpass Filtering
efektif  menghapus
Gaussian Noise dengan nilai MSE 104.31 dan metode Median  Filter efektif  untuk menghapus Speckle Noise nilai MSE 90.37.

## Tabel 5. Denoising Highpass
a. Salt and Pepper Noise b. Gaussian Noise c. Speckle Noise

## Tabel 6. Tabel Hasil Penilaian MSE
Salt and Pepper Noise  Gaussian Noise  Speckle Noise Contrast Stretching 2.07 108.04 98.30 Retinex 104.50 105.99 104.93 Median Filter 18.64 105.86 90.37 High Pass Filter 103.89 104.31 101.38 Tabel 7. Tabel Hasil Penilaian PSNR Salt and Pepper Noise  Gaussian Noise  Speckle Noise Contrast Stretching 44.99 27.80 28.24 Retinex 27.94 27.88 27.92 Median Filter 35.50 27.89 28.62 Highpass Filter 27.99 27.95 28.10

## Gambar 4. Diagram Perbandingan MSE
Berdasarkan  Tabel  7.  Citra  yang memiliki  nilai  PSNR  diatas  30  db  memiliki kemiripan tinggi dengan citra aslinya. Setelah dilakukan penilaian PSNR pada penelitian ini, ditemukan  bahwa  metode  Contrast  Streching efektif  untuk  menghapus  Salt  and  Pepper Noise  dengan  nilai  PSNR  44.99  db  ,  metode Highpass  Filtering  efektif  untuk  menghapus Gaussian Noise dengan nilai PSNR 27.95 db , dan  Median  Filter  efektif  untuk  menghapus Speckle  Noise  dengan  nilai  PSNR  28.62  db.
Pada  Gambar  4.  Metode  Median  Filter  dan Contrast Stretching memiliki nilai MSE yang cukup  kecil  dalam  noise  Salt  and  Pepper dibandingkan  metode  lainnya.  Akan  tetapi, dalam  pengujian  noise  lain  (Gaussian  Noise dan  Speckle  noise)  Contrast  Stretching memiliki  nilai  MSE  yang  cukup  tinggi dibandingkan  dengan  Median  Filtering  yang lebih  rendah  dalam  Gaussian  Noise  dan Speckle Noise.

## Gambar 5. Diagram Perbandingan PSNR
Pada  Gambar  5.  metode  Median  Filter dan Contrast Stretching memiliki nilai PSNR diatas  30  db.  Dalam  pengujian  Contrast Strectching  mampu  mengungguli  median Filter dengan nilai PSNR 44.99 db, Akan tetapi Median  Filter  memiliki  nilai  PSNR  yang mendekati  nilai  ideal  PSNR  (30  db)  yaitu 27.89 dan 28.62 menggunakan Gaussian Noise dan Speckle Noise.
Berdasarkan perbandingan antara MSE dan  PSNR   disimpulkan  bahwa metode  yang memiliki  nilai  MSE  yang  lebih  kecil  dan PSNR  diatas  30  db  adalah  metode  median filter.  Metode  median  filter  memiliki  nilai MSE 18.64 dan PSNR 35.50 db, pada Salt and Pepper  Noise  ,    nilai  MSE  105.86    dan  nilai PSNR 27.89 db pada Gaussian Noise, dan nilai MSE 90.37 dan PSNR 28.62 db pada Speckle Noise. Dapat disimpulkan bahwa median filter memiliki  kinerja  terbaik  dalam  mengurangi noise pada citra USG kanker payudara, karena semakin  besar  nilai  PSNR  maka  semakin bagus  peningkatan  kualitas  citranya  dan
semakin  kecil  nilai  MSE  tingkat  error  dalam peningkatan kualitas citra makin berkurang

## KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan hasil pengujian pada tabel yang  disajikan,  dapat  disimpulkan  bahwa metode median filter memiliki kinerja terbaik dalam  menghilangkan  noise  pada  citra  USG kanker  payudara.  Kesimpulan  ini  didasarkan pada  perbandingan  nilai  PSNR  dan  MSE antara  metode  median  filter  dengan  metode lainnya.  Dalam  pengujian  ini,  median  filter menghasilkan  nilai  PSNR  sebesar  35.50  dan nilai MSE sebesar 18.64 pada citra noise Salt and Pepper ,  pada citra Gaussian Noise 27.89 dan  MSE 105.86  ,serta  noise  speckle  dengan nilai PSNR 28.62 dan MSE 90.37.
Hal  ini  menunjukkan  bahwa median filter (mask processing) mampu
mempertahankan  kualitas  citra  dengan  baik dan mengurangi distorsi yang disebabkan oleh noise dengan  efektif.  Terlebih  lagi,  terdapat
hubungan  yang  erat  antara  nilai  PSNR  dan MSE, di mana semakin tinggi nilai PSNR yang dihasilkan,  maka  semakin  rendah  nilai  MSE. Oleh  karena  itu, median  filter dengan  nilai PSNR yang tinggi dan MSE yang rendah dapat dianggap  sebagai  pilihan  ideal  dalam menghilangkan noise pada  citra USG kanker payudara.  Dengan  demikian,  metode median filter dapat  dijadikan  sebagai  solusi  yang efektif  dan  unggul  dalam  memperbaiki kualitas  citra  USG  kanker  payudara  dengan menghilangkan noise yang  terdapat  dalam citra tersebut.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] S.  Supiyanto  and  T.  Suparwati, “Perbaikan Citra Menggunakan Metode Contrast Stretching,” J. Siger Mat. , vol.
2, no. 1, pp. 13–18, 2021.
[2] S. Aripin, G. L. Ginting, and N. Silalahi, “Penerapan  metode  retinex  untuk meningkatkan  kecerahan  citra  pada hasil  screenshot,” J.  MEDIA  Inform.
BUDIDARMA , vol. 1, no. 1, 2017.
[3] B.  Purba,  “Aplikasi  perbaikan  kualitas citra  hasil  penginderaan  jauh  (remote sensing)  dengan  metode  contrast stretching,” J. TIMES , vol. 6, no. 2, pp. 26–36, 2017.
[4] Y.  S.  Muzahardin,  A.  Fauzi,  and  N. Nurhayati,  “Perbaikan  Citra  Digital Pada  Foto  Dengan  Menggunakan Metode  Retinex,” JTIK  (Jurnal  Tek.
Inform.  Kaputama) ,  vol.  6,  no.  1,  pp.
133–139, 2022.
[5] S. Sugiarti, “Peningkatan Kualitas Citra
Dengan  Metode  Fuzzy  Possibility Distribution,” Ilk. J. Ilm. , vol. 10, no. 1, pp. 100–104, 2018.
[6] R.  Prasasti,  N.  Wilis,  and  A.  A. Zulfahmi, “Segementasi Citra Menggunakan Metode Watershed Transform dengan Kombinasi Thershold,  HSV,  Grayscale  dan Morphology Untuk Mendeteksi Sebaran
API,” SITEKIN  J.  Sains,  Teknol.  dan Ind. , vol. 19, no. 1, pp. 49–54, 2021.
[7] D. Y. Simanjuntak, “REDUKSI NOISE SALT  AND  PAPER  PADA  CITRA PANKROMATIK  MENGGUNAKAN
METODE MEDIAN FILTER,” Inf. dan
Teknol.  Ilm. ,  vol.  7,  no.  1,  pp.  18–23,
2019.
[8] N.  A.  Putra  and  R.  Amalia,
“Perancangan Aplikasi Perbaikan Citra Digital  Pada  Hasil  Screenshot  Dengan Menggunakan Metode Multiscale Retinex  dan  Median  Filter,” Fakt. Exacta ,  vol.  15,  no.  3,  pp.  180–191,
2022.
[9] A.  R.  Yanto,  N.  A.  Hasibuan,  and  I.
Saputra, “PERBANDINGAN METODE HIGH-BOOST FILTERING DAN ALGORITMA

## WIENER
DALAM  PERBAIKAN  KUALITAS CITRA,” Pelita  Inform.  Inf.  dan Inform. ,  vol.  7,  no.  3,  pp.  269–274,
2019.
[10]  E.  Verawati,  S.  D.  Nasution,  and  I.
Saputra,  “APLIKASI  PENAJAMAN CITRAA STREET VIEW MENGGUNAKAN METODE GRAMD SCHMIDT SPECTRAL SHARPENING  DAN  HIGH  PASS FILTERING,” KOMIK  (Konferensi Nas. Teknol. Inf. dan Komputer) , vol. 3, no. 1, 2019.
[11]  A.  Hidayat,  “Perbandingan  Metode Canny, Prewitt,  dan Sobel Pada  Image Jenis-Jenis  Alga  Untuk  Mendeteksi Tepi  Citra,” JURIKOM  (Jurnal  Ris.
Komputer) ,  vol.  7,  no.  4,  pp.  477–481, 2020.
[12]  E.  Renaldo,  M.  F.  R.  Pratama,  M.  Y. Setiawan,  and  F.  P.  Putra,  “OPERASI
TITIK PADA PENGOLAHAN CITRA
DIGITAL  UNTUK  PENINGKATAN
KUALITAS GAMBAR MENGGUNAKAN  MATLAB,”  in
MDP  Student  Conference ,  2022,  pp.
200–205.
[13]  P.  N.  Andono  and  T.  Sutojo, Pengolahan citra digital . Penerbit Andi,
2017.
[14]  K.  A.  Yusro  and  R.  D.  Sianturi, “Penerapan  Metode  Median  Filtering Dan  Histogram  Equalization  Untuk
Meningkatkan Kualitas Citra Radiografi,” JURIKOM  (Jurnal  Ris. Komputer) ,  vol.  5,  no.  3,  pp.  247–253,
2018.
[15]  F.  Azmi,  D.  David,  S.  Sherly,  and  S.
Lahagu, “Implementasi Metode Retinex dan  Histogram  Equalization  Pada Kecerahan Citra Digital,” J. Informatics
Telecommun. Eng. , vol. 2, no. 2, pp. 62–
68, 2019.
[16]  D.  P.  Sari,  “Analisa  Unsharp  Mask Filter  Untuk  Perbaikan  Citra  Pada  Pas
Foto,” JURIKOM (Jurnal Ris. Komputer) ,  vol.  5,  no.  6,  pp.  644–647,
2018.
[17]  R.  Maulana,  “Kombinasi  Metode Retinex  dan  Metode  Interpolasi  Linear Dalam Penajaman Kualitas Citra USG,”
Pelita Inform. Inf. dan Inform. , vol. 10, no. 4, pp. 149–160, 2022.
[18]  S.  E.  Umbaugh,  “Digital  Image Enhancement, Restoration and Compression: Digital Image Processing and Analysis.” CRC Press, 2023.
[19]  E.  Simarmata,  “Implementasi  Metode High  Pass  Filtering  Dan  Metode Contras  Streching  Dalam  Perbaikan Kualitas  Citra,” J.  Informatics,  Electr. Electron. Eng. , vol. 2, no. 2, pp. 31–38,
2022.
[20]  D.  Putra, Pengolahan  citra  digital . Penerbit Andi, 2010.
[21]https://www.kaggle.com/datasets/aryasha h2k/breast-ultrasound-images-dataset